基于Kinect的手势图像分类器设计



基于Kinect的手势图像分类器设计

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基于Kinect的手势图像分类器设计

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-20页
· 手势分类器设计研究的背景与意义	第10-14页
· 一些手势识别方法概述	第11-12页
· Kinect 设备原理综述	第12-13页
· 分类器方法综述	第13-14页
· 课题研究的背景与意义	第14页
· 国内外研究现状	第14-18页
· 图像特征提取领域研究现状	第15-16页
· 深度学习领域研究现状	第16-17页
· 手势识别的现状	第17-18页
· 本文主要研究内容及论文组织	第18-20页
第2章分类器理论基础	第20-28页
· 引言	第20页
· 深度学习(Deep Learning)理论基础	第20-24页
· 深度	第21页
· 深度学习核心思想	第21-22页
· 几种基本的深度学习结构	第22-23页
· Deep Learning 小结	第23-24页
· Random-Forest 理论基础	第24-27页
· 决策树	第24-25页
· Adaboost	第25-26页
· 随机森林	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第3章数据的预处理	第28-34页
· 引言	第28页
· 数据采集流程简介	第28-29页
· 数据预处理	第29-32页
· 数据粗分离存在的一些问题	第30页
· 利用 Grabcut 对数据进行优化	第30-32页
· 优化后的数据集分类及规模	第32-33页
· 本章小结	第33-34页
第4章手势图像分类器设计	第34-47页
· 基于深度学习的手势图像分类器	第34-38页
· Sparse Autoencoder 网络结构的设计	第34-36页
· Stacked Autoencoder 网络结构设计	第36-38页
· 基于随机森林的手势图像分类器设计	第38-42页
· 手势图像特征设计	第38-41页
· 随机森林设计	第41-42页
· 实验结果分析比较	第42-46页
· 实验结果统计	第43-45页
· 实验结果对比与分析	第45-46页
· 本章小结	第46-47页
结论	第47-49页
参考文献	第49-53页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第53-55页
致谢	第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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